Um jogador comum, e nem mesmo do mais alto nível, derrotou o sistema líder inteligência artificial no jogo de tabuleiro Go, o que surpreendeu, pois a vitória conquistada pelo computador em 2016 foi considerada um marco importante no desenvolvimento da inteligência artificial.
Kellyn Pelrin, um jogador amador americano, aproveitou uma falha no sistema que foi descoberta anteriormente por… outro computador e venceu 14 das 15 partidas. Essa vitória destacou a fraqueza dos melhores programas de computador para o jogo de Go que os sistemas de IA mais modernos possuem, incluindo o infame chatbot ChatGPT, criado por OpenAI.
A tática vencedora foi oferecida, ironicamente, por outro programa de computador que explorava sistemas de inteligência artificial em busca de pontos fracos. "Foi surpreendentemente fácil para nós usar o sistema", disse Adam Gleave, executivo-chefe da empresa de pesquisa FAR AI, com sede na Califórnia, que desenvolveu o programa. O programa teve que jogar mais de um milhão de jogos contra um dos sistemas Go mais populares, o KataGo, para encontrar o chamado "ponto cego", disse ele. Segundo Pelrin, a estratégia descoberta pelo programa "não é completamente trivial, mas também não é superdifícil", então uma pessoa comum é perfeitamente capaz de dominá-la.
A vitória ocorre sete anos depois que a IA apareceu para provar sua indiscutível superioridade sobre os humanos no que é frequentemente considerado o jogo de tabuleiro de estratégia mais difícil. O sistema AlphaGo desenvolvido pela empresa DeepMind, de propriedade do Google, derrotou o campeão mundial Lee Sedol por 2016 a 4 em 1. Em 2019, o jogador sul-coreano parou de participar de competições justamente por causa do desenvolvimento da IA - ele declarou que uma pessoa não conseguiria mais vencê-lo. Bem, Lee Sedol tirou conclusões precipitadas.
No jogo go, dois jogadores se revezam colocando peças pretas e brancas em um tabuleiro marcado com uma grade 19x19, tentando cercar as peças adversárias e ocupar a maior área. O grande número de combinações significa que o computador não é realmente capaz de avaliar todos os possíveis movimentos futuros. Uma tática usada por Pelrin era amarrar lentamente um grande "laço" de pedras para cercar um dos grupos do oponente, distraindo IA se move em outros cantos do tabuleiro. E o bot não percebeu a vulnerabilidade mesmo quando o cerco estava quase completo. "Mas seria muito fácil para uma pessoa perceber isso", acrescentou o jogador.
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A descoberta de uma fraqueza em algumas das máquinas Go de última geração aponta para uma falha fundamental nos sistemas de aprendizado profundo que sustentam o estado da arte IA. Como diz Stuart Russell, professor de ciência da computação na Universidade da Califórnia em Berkeley, os sistemas só podem "entender" situações específicas que encontraram no passado e não são capazes de generalizar tudo da maneira que uma pessoa pode. “Isso mostra mais uma vez que fomos muito precipitados em atribuir inteligência sobre-humana às máquinas”, disse Russell.
É provável que as táticas usadas por Pelrin raramente sejam usadas, o que significa que os sistemas de IA não foram treinados em jogos semelhantes o suficiente para "entender" suas vulnerabilidades.
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